Πώς λειτουργούν τα συνελικτικά νευρωνικά δίκτυα;
Πώς λειτουργούν τα συνελικτικά νευρωνικά δίκτυα;

Βίντεο: Πώς λειτουργούν τα συνελικτικά νευρωνικά δίκτυα;

Βίντεο: Πώς λειτουργούν τα συνελικτικά νευρωνικά δίκτυα;
Βίντεο: [Μάθε πως Μαθαίνουν] Τεχνητά Νευρωνικά Δίκτυα (Μηχανική Μάθηση - Μέρος 2) 2024, Νοέμβριος
Anonim

ΕΝΑ Συνελικτικό Νευρωνικό Δίκτυο (ConvNet/CNN) είναι ένας αλγόριθμος Deep Learning που μπορεί να λάβει μια εικόνα εισόδου, να αποδώσει σημασία (μαθήσιμα βάρη και προκαταλήψεις) σε διάφορες πτυχές/αντικείμενα της εικόνας και να μπορεί να διαφοροποιήσει το ένα από το άλλο.

Επίσης, το ερώτημα είναι, σε τι είναι καλά τα συνελικτικά νευρωνικά δίκτυα;

Αυτή είναι η ιδέα πίσω από τη χρήση του pooling in συνελικτικά νευρωνικά δίκτυα . Η πισίνα στρώμα χρησιμεύει στη σταδιακή μείωση του χωρικού μεγέθους της παρουσίασής της, στη μείωση του αριθμού των παραμέτρων, του αποτυπώματος μνήμης και του όγκου του υπολογισμού στο δίκτυο , και ως εκ τούτου για τον έλεγχο της υπερπροσαρμογής.

Επίσης, τι είναι τα φίλτρα στα συνελικτικά νευρωνικά δίκτυα; Σε συνελικτικός ( φιλτράρισμα και κωδικοποίηση με μετασχηματισμό) νευρωνικά δίκτυα (CNN) κάθε δίκτυο Το στρώμα λειτουργεί ως ανίχνευση φίλτρο για την παρουσία συγκεκριμένων χαρακτηριστικών ή μοτίβων που υπάρχουν στα αρχικά δεδομένα.

Επίσης, ξέρετε, πώς μαθαίνει ένα CNN;

Επειδή η CNN κοιτάζει τα pixel στο πλαίσιο, αυτό είναι ικανός να μαθαίνω σχέδια και αντικείμενα και τα αναγνωρίζει ακόμα κι αν αυτά είναι σε διαφορετικές θέσεις στην εικόνα. CNN (συνελικτικά επίπεδα για να είναι συγκεκριμένα) μαθαίνω λεγόμενα φίλτρα ή πυρήνες (μερικές φορές ονομάζονται και πυρήνες φίλτρων).

Ποιος είναι ο σκοπός του στρώματος συνέλιξης;

Ο πρωτεύον σκοπός του Convolution στην περίπτωση του aConvNet είναι η εξαγωγή χαρακτηριστικών από την εικόνα εισόδου. Περιελιγμός διατηρεί τη χωρική σχέση μεταξύ των εικονοστοιχείων μαθαίνοντας χαρακτηριστικά εικόνας χρησιμοποιώντας μικρά τετράγωνα δεδομένων εισόδου.

Συνιστάται: